可以打开的，当5G网络开关或选项打开时，终端具备接入5G网络的能力（如无5G网络可自动接入4G网络）；当5G网络开关或选项关闭时，终端不能接入5G网络，但可以接入4G网络。
5G网络的主要优势在于，数据传输速率远远高于以前的蜂窝网络，最高可达10Gbit/s，比当前的有线互联网要快，比先前的4G LTE蜂窝网络快100倍。
另一个优点是较低的网络延迟（更快的响应时间），低于1毫秒，而4G为30-70毫秒。由于数据传输更快，5G网络将不仅仅为手机提供服务，而且还将成为一般性的家庭和办公网络提供商，与有线网络提供商竞争。
扩展资料
网络特点
1、峰值速率需要达到Gbit/s的标准，以满足高清视频，虚拟现实等大数据量传输。
2、空中接口时延水平需要在1ms左右，满足自动驾驶，远程医疗等实时应用。
3、超大网络容量，提供千亿设备的连接能力，满足物联网通信。
4、频谱效率要比LTE提升10倍以上。
5、连续广域覆盖和高移动性下，用户体验速率达到100Mbit/s。
6、流量密度和连接数密度大幅度提高。
7、系统协同化，智能化水平提升，表现为多用户，多点，多天线，多摄取的协同组网，以及网络间灵活地自动调整。
IQOO Pro 5G不支持sa这种网络组网模式。
IQOO Pro 5G 携带的是高通X50芯片，仅支持NSA组网模式。
NSA指5G与4G LTE联合组网，在利用现有的4G设备基础上进行5G网络的部署，即可同时使用4G核心网、4G无线网以及5G无线网。
SA是独立组网，其本质就是采用5G核心网和5G基站相结合，可以带来全部的5G网络特点和功能。相对于NSA组网，独立组网需要全新的设备的持续投入，成本比非独立组网高。
扩展资料：
5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
目前，5G组网的方式主要有非独立组网(NSA)和独立组网(SA)两种方式，三大运营商初期会以NSA为主，但SA在未来回逐渐取代NSA成为市场主流。
5G网络特点：
1，峰值速率需要达到Gbit/s的标准，以满足高清视频，虚拟现实等大数据量传输。
2，空中接口时延水平需要在1ms左右，满足自动驾驶，远程医疗等实时应用。
3，超大网络容量，提供千亿设备的连接能力，满足物联网通信。
4频谱效率要比LTE提升10倍以上。
5，连续广域覆盖和高移动性下，用户体验速率达到100Mbit/s。
6，流量密度和连接数密度大幅度提高。
7系统协同化，智能化水平提升，表现为多用户，多点，多天线，多摄取的协同组网，以及网络间灵活地自动调整。
参考资料来源：
百度百科-5G
百度百科-IQOO Pro 5G
速度和馈送
接入技术将从4G的1Gbps增加到5G每个区域20Gbps吞吐率/下行链路速率。达到这个速度需要从45G开始经历多个阶段。45G已在目前的规范中有所定义，它使用载波聚合(多达32个载波)、高达16根天线的大规模MIMO和更高阶的调变方案(如256QAM)等多种技术，可以实现3Gbps速率。
未授权频谱使用
为实现更高的吞吐率要求，授权载波频谱不够用，因此Wi-Fi多年来一直在使用未授权频谱，而Wi-Fi有很多非授权频谱可以被LTE利用，但是需要为获得更好质量和规范化接入而进行技术改进。例如使用低密度极性校验码(LDPC)等极性码进行纠错；更高阶的QAM以提高数据速率，Wi-Fi目前可以实现256QAM，且即将达到1,024QAM；4×4 MIMO和多用户MIMO，可增加吞吐率并与更多用户同时工作。此外将载波聚合的概念扩展到未授权载波(与Wi-Fi中使用的频谱相同)，将能为营运商提供更多选择来增加小区带宽。
物联网设备
物联网设备对5G提出了各种需求和挑战。海量而碎片化的物联网设备接入对5G网络的承载能力是个巨大的考验。永远在线、低功耗待机、实时唤醒等不频繁、小数据量却需快速响应的要求对5G网络的规划也是个难题。此外物联网设备安全问题也越来越凸显。
网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)
5G网络由于所涉范围两端的极端需求(包括偶尔发送几个字节，以及不同用例数据量大幅增加)，创造了与虚拟化网络功能相结合的强大需求。为满足不同用户设备需求，业界现在已开始向虚拟化和网络切分迈进，并将在部署5G网络同时获得助力。
新空口
5G新空口尚未标准化，并将需要一种新的无线接入技术，而将速度提高到20Gbps。它需要使用新的毫米波(mmWave)频段。5G新空口所讨论的两件大事是：支持灵活的底层OFDM技术，以及支持大规模MIMO，从而实现毫米波频谱使用。
在以上五个领域的关键技术中，只有5G新空口是属于真5G的，另外四个领域在45G规范中都有确凿起点，认知无线网络的频谱感知技术
认知无线电/认知无线网络起源于Joseph Mitola攻读博士期间的研究工作，在其博士论文中，Mitola将认知无线电定义为“the integration of model-based reasoning with software radio technologies”，认为认知无线电是智能计算和无线通信这两个学科交叉融合的产物[1] 。随后，美国的FCC和DARPA分别启动了多项计划，对认知无线电和动态频谱接入问题进行深入研究；欧盟的端到端重配置计划(E2R: End to End Reconfigurability Project)也启动了对认知概念在技术和经济领域等各方面问题的研究。Simon Hakin在2005年发表了关于认知无线电的著名文章“Cognitive radio: brain-empowered wireless communications”[2] ，主要从信号处理和自适应过程的角度对认知无线电技术的框架结构进行了较为完善的分析。此后，许多有名的大学和研究机构也展开了相关技术的研究和实验平台的开发，认知无线电的概念也被扩展为认知无线网络，指利用认知原理来提高各种资源（频谱、功率等）使用效率的无线网络[3] 。在频谱管理部门的带动下，一些标准化组织也先后开展了一系列标准制定工作以推动该技术的发展。目前涉及认知无线电/认知无线网络标准制订的组织和行业联盟主要是美国电气电子工程师学会（IEEE）、国际电信联盟（ITU）和软件无线电论坛(SDR Forum)等。
认知无线网络中，主（授权）用户指那些对某段频谱的使用具有高优先级或合法授权的用户，次级用户是指那些低优先级的用户。次级用户对频谱的使用不得对主用户造成干扰，因此要求其能快速、可靠地感知主用户使用授权频谱的情况。次级用户必须具备认知能力，因而称其为认知用户，在网络结构中则表示为认知节点。认知用户的频谱感知主要包括在某个频段上检测主用户存在与否（主用户信号检测）和估计认知用户对主用户接收机可能造成的附加干扰（干扰温度估计）两个任务[4] 。更进一步的可能要求是频谱感知还应区分主用户信号的种类（空中接口分类）[5] 。目前大部分频谱感知的研究都集中在最重要的主用户信号检测上。
1 频谱感知的基本方法
主用户信号检测的单节点频谱感知基本方法通常分为三类：
第一类为相干检测。如果知道主用户信号的结构特征（如导频、前导或同步消息等），匹配滤波器加门限检测的方法是最优的主用户信号检测方法。相干检测可获得精确的频谱感知结果，但其缺点也很明显，必须知道主用户信号的先验知识，而且当认知无线网络运行在很宽的频段上时，实现许多类型的授权信号的相干检测成本太高，几乎不可实现。
第二类为能量检测。在感兴趣频段上测量某段观测时间内接收信号的总能量，如果能量低于某个设定门限则声明该频段为白空间。与相干检测相比，能量检测需要更长的感知时间以达到同样的感知效果，但低成本、易实现的特性使其受到认知无线网络中频谱感知技术的青睐。
以上基于信号检测技术的两种频谱感知方法，有很好的理论基础[6] ，性能分析已比较完善。
第三类为特征检测[7] 。能量检测的最大缺点是它不能区分接收到的能量是来自主用户信号还是噪声，在低信噪比环境中的频谱感知结果尤其不可靠。在主用户信号的载波频率、调制类型或循环前缀等某些特征已知时，利用信号的期望和自相关函数呈现出来的周期性（循环平稳谱相关特性），可将信号能量与噪声能量区分开来，突破能量检测的瓶颈。文献[8] 还分析实际情况下有限的数据长度对循环谱特征检测的影响。实现复杂度远高于能量检测是制约特征检测在频谱感知中应用的最主要缺点。
此外，2003年底FCC频谱政策工作组提出了干扰温度模型[9] ，意在对无线环境中的干扰源进行量化和管理。干扰温度限提供了特定地理位置在某一感兴趣频段上接收机能够顺利工作的最差环境的特征描述。根据干扰温度模型，认知用户若能确定其对主用户接收机造成的附加干扰量并加以限制，使主用户接收机所受的总干扰（含噪声）不超过干扰温度限，则认知用户可与主用户运行在同一频段上。可以看出，基于主用户信号检测的频谱感知意在避开主用户，而基于干扰温度模型的频谱感知则试图与主用户同时并存于同一个频段，这是两者最大的区别。文献[10] 定义了已知和未知主用户信号参数时干扰温度的理想模型和一般模型，并从通信容量的角度分析了如何来最优地选择认知系统的工作带宽和发送功率。但干扰温度模型存在两个需要解决的难题：其一为在主用户发送信号存在的情况下如何测定其接收机的噪声水平，其二为在主用户接收机位置未知的情况下如何估计认知用户对它可能产生的干扰。降低问题难度的一种可能办法是让主用户系统来辅助认知系统的频谱感知，如文献[11] 中要求主用户接收机在工作过程中持续发送指示信号。另一个需要考虑到的是，认知用户和主用户共存于同一个频段时，认知系统的通信过程中也会受到授权系统的干扰，所以认知系统能获得的通信容量可能非常有限[10] 。
2 协同频谱感知
认知无线网络可通过对多节点感知信息的协同处理来提高频谱感知的效果，这被称为协同（协作、合作）频谱感知。频谱感知性能主要由感知范围、检测时间、检测概率、虚警概率等几个相互关联的指标来衡量，协同频谱感知可利用空间分集增益改善上述指标，解决单节点感知中难以克服的多径深衰落、阴影衰落和隐终端等难题[4] ，同时也可减轻对单个节点感知灵敏度的要求，降低实现成本[12] 。
实现协同频谱感知的方式有两种，即中心式和分布式。
中心式感知：中心单元收集各认知节点的感知信息，负责识别可用频谱，并将频谱可用信息广播给各认知节点或直接控制认知节点的通信参数。文献[13] 中以AP为中心收集、处理各感知节点的硬判决（二进制）结果，通过克服信道衰落效应来提高感知性能，其检测概率和虚警概率的计算在文献[14] 中给出。文献[15] 以主节点（master node）为中心节点合并各感知结果来检测TV信道。文献[16] 则由融合中心（fusion center）根据各认知节点能量检测的结果最终判断主用户在某个频段上的存在与否。
分布式感知：认知节点彼此之间共享感知信息，但独立判断各自的可用频谱。与中心式感知相比，分布式感知的优点是不需要基础结构网络，部署更灵活些。文献[17] 显示一个用户作为另一个用户中继的两用户协同频谱感知可带来35%的捷变增益（所需感知时间减少35%）。文献[18] 进一步将这种分布式感知协议推广到多用户环境中。
无论中心式还是分布式感知，就协同频谱感知的研究内容而言，主要包含以下两个方面：
1）认知节点感知信息的合并处理，即考虑信息融合（fusion）问题。
2）感知信息传递过程的合作，即考虑中继传输问题。中国新零售的系统组成及构建要点包括线上线下场景、还包括自上而下的供应链、支付、金融、还有数据等形成新零售整个生态。 区别于传统零售，新零售主要打造以“人”为中心，“货”和“场”围绕着人进行布局，这里商淘云以场景、渠道、营销、会员为基点，为大家介绍新零售生态系统和传统的不一样。 新零售场景趣味化传统的购物由搜索、认知、转化构成，现在的购物已经不同以前，大家对网上购物已经十分接受，对商品的认知也不需太多的时间去了解和对比，更多的是追求购物的趣味性，比如包括门店购、APP购、店中店触屏购、VR购、智能货架购、直播购等，新零售企业更加注重构造一个个有趣的购物场景，让更多的用户在乐趣的状态下进行购物。 新零售渠道社交化做生不如做熟，这是国人一贯的思想，加上有好东西就分享是国人的习惯，新零售购物获得了好东西大家会微博、微信、抖音等来分享，比如云集微店等导购型的去中心化的零售渠道电商，另外还有小红书、抖音的内容型渠道，拼多多型的平台社交渠道，这些都是新零售时代下的拓阔电商的渠道，产品的品质、服务、供应链和消费体验是永恒的话题。 新零售营销数字化新零售时代通过线上线下同会员、同积分、同订单、同库存深度融合，详细的客户数据库资料从建立目标群体信息库开始，通过消费者利用电子设备触发关键行为，就可利用大数据技术收集客户相关信息，为提升营销准确率和交易成功率奠定基础，进行创造并满足消费者对品质化和个性化的需求，真正实现了以顾客为中心的目标，从而建立更好的顾客线上线下购物体验。 新零售整合会员营销 新零售实行线上线下数字化购物建立强大的客户数据库，有利于整合会员进行营销。会员营销可留住客户，与客户建立长期稳定的关系，使他们转变一忠诚客户。新零售会员营销本身的价值会吸引其他消费者加入会员，对消费满意容易进行口碑宣传，从而吸引新的朋友消费，会员营销可创造与会员沟通的机会，加强与会员间的接触。 登录多用户商城系统关注建立新零售生态系统的基本准则及数字化订单管理系统 原创2021-04-13 说起新零售，大家第一想到的是线上的业务和线下的业务同步经营，数据打通，就是新零售。为了配合新零售概念，很多便利店、奶茶店上了线上系统；为了迎合新零售，很多生鲜蔬果店上了小程序商城 中国新零售的系统组成及构建要点包括线上线下场景、还包括自上而下的供应链、支付、金融、还有数据等形成新零售整个生态。 区别于传统零售，新零售主要打造以“人”为中心，“货”和“场”围绕着人进行布局，这里商淘云以场景、渠道、营销、会员为基点，为大家介绍新零售生态系统和传统的不一样。 新零售场景趣味化传统的购物由搜索、认知、转化构成，现在的购物已经不同以前，大家对网上购物已经十分接受，对商品的认知也不需太多的时间去了解和对比，更多的是追求购物的趣味性，比如包括门店购、APP购、店中店触屏购、VR购、智能货架购、直播购等，新零售企业更加注重构造一个个有趣的购物场景，让更多的用户在乐趣的状态下进行购物。 新零售渠道社交化做生不如做熟，这是国人一贯的思想，加上有好东西就分享是国人的习惯，新零售购物获得了好东西大家会微博、微信、抖音等来分享，比如云集微店等导购型的去中心化的零售渠道电商，另外还有小红书、抖音的内容型渠道，拼多多型的平台社交渠道，这些都是新零售时代下的拓阔电商的渠道，产品的品质、服务、供应链和消费体验是永恒的话题。 新零售营销数字化新零售时代通过线上线下同会员、同积分、同订单、同库存深度融合，详细的客户数据库资料从建立目标群体信息库开始，通过消费者利用电子设备触发关键行为，就可利用大数据技术收集客户相关信息，为提升营销准确率和交易成功率奠定基础，进行创造并满足消费者对品质化和个性化的需求，真正实现了以顾客为中心的目标，从而建立更好的顾客线上线下购物体验。
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